A new method of dynamical analogue prediction based on multi-reference-state updating and its application
基于多个参考态更新的动力相似预报方法及应用

为了更有效地利用历史资料中的相似性信息提高数值模式预报水平，提出了一种新的动力相似预报方法——多参考态更新(MRSU) 法.该方法基于“更新”观点，通过引入相似更新周期(PAU)的概念，将整个预报时段按PAU分成若干小的子时段，在预报进行到PAU时重新选取多个参考态，并采用超平面近似法将相似-动力模式产生的多个预报估计成最佳预报向量，这样就形成了“选取-估计”的循环，不断重复这一过程直到完成整个时段的预报.进一步将简化的MRSU方法应用于T63全球谱模式.月预报试验结果表明，与控制试验相比，MRSU法对逐